Question

我定义了一个内联函数f，它将参数作为参数a（1,3）向量

a = [3;0.5;1];
b = 3 ;
f = @(x) x*a+b ;

假设我有一个大小为X的矩阵(N,3)。如果我想将f应用于X的每一行，我可以简单地写：

f(X)

我验证了f（X）是（N，1）向量，使得f(X)(i) = f(X(i,:))。

现在，如果我添加一个二次项：

f = @(x) x*A*x' + x*a + b ;

命令f（X）引发错误：

Error using +
Matrix dimensions must agree.

Error in @(x) x*A*x' + x*a + b

我猜Matlab正在考虑整个矩阵X作为f的输入。所以它不会创建每行的向量，i，等于f（X（i，:)）。我该怎么做？

我发现有一个内置函数rowfun可以帮助我，但它似乎仅在版本r2016中可用（我有版本r2015a）

Answer 1

这是正确的，也是预料之中的。

MATLAB试图接近数学符号，你正在做什么（X*A*X' A 3×3和X N×3）是有效的数学，但不完全是什么你打算这样做 - 你最终得到一个N×N矩阵，你不能将其添加到N×1矩阵x*a。

解决方法很简单，但很难看：

f_vect = @(x) sum( (x*A).*x, 2 ) + x*a + b;

现在，除非你的N是巨大的，和，你必须每天每分钟做数十亿次，所以这个性能超出了可接受范围。

然而，这确实是你的程序的瓶颈，而不是我建议在文件交换上查看MMX。与permute()一起，这将允许您使用这些快速BLAS / MKL操作来执行此计算，从而加快它的速度。

请注意bsxfun在这里不起作用，因为它不支持mtimes()（矩阵乘法）。

你也可以升级到MATLAB R2016b，它有内置的隐式尺寸扩展，大概也适用于mtimes() - 但更好的检查，不确定那个。